Zwei Blockierungsvariablen für DSD zur Integration von Replikaten und mehreren Probenahmepunkten?Hallo,
Ich baue ein Experiment auf, bei dem ich Veränderungen in der Zellzahl als Reaktion auf die Konzentration von 8 verschiedenen Zellkulturmedienbestandteilen (dh kontinuierlichen Faktoren) messe. Ein DSD mit 8 zusätzlichen Läufen ergibt für mich ein Experiment mit 29 Läufen. Da die Hauptzeitverschwendung dieses Experiments darin besteht, die verschiedenen Medienmischungen zusammenzustellen, plane ich, drei exakte Replikate laufen zu lassen, vorzugsweise blockiert, da die Replikate in unterschiedlichen 96-Well-Platten vorliegen und es Unterschiede in der Handhabung gibt (z. B. Zeit, die nicht darin aufgewendet wird). B. im Inkubator usw.) kann zu unterschiedlichem Wachstum führen. Alles lässt sich durch Erweitern des DSD ganz einfach einrichten.
| Laufen | Medienmix | Block | Antwort |
| 1 | 1 | 1 | ? |
| ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | ? |
| 29 | 29 | 1 | ? |
| 30 | 1 | 2 | ? |
Ich sammle jedoch auch Daten über mehrere Tage (nicht-invasive Messung der Zellzahlen) dieser Läufe, bis zu sieben Mal. Ich erwarte, dass der Unterschied zwischen den Behandlungen aufgrund des exponentiellen Wachstums der Zellen bis zu einem gewissen Punkt zunimmt und dann wieder abnimmt, wenn ihnen der Platz ausgeht. Ich könnte Modelle an die Daten der einzelnen Tage anpassen und dasjenige mit den besten PV-Werten verwenden, aber es scheint eine Datenverschwendung zu sein, nicht alles in ein einziges Modell zu integrieren.
So wie ich es verstehe, würde ich jedoch, wenn ich nur eine Blockierungsvariable verwenden und alle Replikat-/Tag-Kombinationen in separaten Blöcken unterbringen würde (siehe unten), die Variabilität in der Reaktion aufgrund unterschiedlicher Tage und unterschiedlicher Replikate verfälschen.
| Laufen | Medienmix | Tag | Block | Antwort |
| 1 | 1 | 1 | 1 | ? |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | ? |
| 29 | 29 | 1 | 1 | ? |
| 30 | 1 | 1 | 2 | ? |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | ? |
| 88 | 1 | 2 | 4 | ? |
Ist es möglich, zwei Blockierungsvariablen zu verwenden, um dieses Problem zu umgehen?
| Laufen | Medienmix | Tag | Block A | Block B | Antwort |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ? |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | 1 | ? |
| 29 | 29 | 1 | 1 | 1 | ? |
| 30 | 1 | 1 | 2 | 1 | ? |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | 1 | ? |
| 88 | 1 | 2 | 1 | 2 | ? |
Ich hoffe, dass das, was ich frage, Sinn ergibt. Ich denke, ich könnte alternativ den Tag als kategorialen Faktor angeben, aber ich möchte nicht, dass ihn ein Modell einbezieht, daher erscheint es mir unnötig.
VersuchsplanungBetreff: Zwei Blockierungsvariablen für DSD zur Integration von Replikaten und mehreren Probenahmepunkten?Korrektur, es sind offensichtlich 10 Faktoren.
Ich habe darüber nachgedacht: Wäre es von Vorteil, stattdessen einfach die Messungen an verschiedenen Tagen als eigene Antworten einzubeziehen?
| Laufen | Medienmix | Tag | Block | Antworttag 1 | Antworttag 2 | ... | Antworttag 7 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | ? | ? | ... | ? |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | ? | ? | ... | ? |
| 29 | 29 | 1 | 1 | ? | ? | ... | ? |
| 30 | 1 | 1 | 2 | ? | ? | ... | ? |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | ? | ? | ... | ? |
| 88 | 1 | 2 | 4 | ? | ? | ... | ? |
Betreff: Zwei Blockierungsvariablen für DSD zur Integration von Replikaten und mehreren Probenahmepunkten?Hallo @Snail2212 ,
Es tut mir leid, aber ich verstehe Ihre Notwendigkeit und Verwendung von zwei Blockierungen nicht ganz.
Wenn ich das richtig verstehe, ging es bei einer der Blockaden um die Messung der Tagesvariabilität. Was die Messung über 7 Tage angeht: Können Sie jeden Versuchstag für jeden Tag messen?
- Wenn ja, können Sie, wie Sie vorschlagen, für jeden Tag unterschiedliche Antwortspalten erstellen und eine Analyse pro Tag durchführen oder Ihre Daten stapeln und dann einen Kurvenanalyseansatz verwenden (FDE mit JMP Pro, Kurve anpassen oder nichtlinear mit JMP).
- Wenn nein, können Sie einen Block verwenden, um die Tatsache zu berücksichtigen, dass die von Ihnen durchgeführten Messungen vom Tag abhängen, was eine Variabilitätsquelle darstellt, die in den Faktoren in Ihrem Versuchsplan nicht berücksichtigt wird.
Der zweite Blockierungsfaktor, den Sie untersuchen, betrifft die Verwendung verschiedener 96-Well-Platten für Ihre Experimente?
Wie Sie bereits erwähnt haben, können Sie dann beim Erstellen des Designs (oder bei der Erweiterung) einen Block erstellen, um die Tatsache darzustellen, dass Experimente auf unterschiedlichen Platten stattfinden, und die Verwendung dieses Blockierungsfaktors im Design sorgt dafür, dass die Blöcke korrekt sind einander am ähnlichsten. Oder erstellen Sie einfach das ursprüngliche DSD, kopieren Sie das Design dann dreimal und fügen Sie es ein. Fügen Sie eine Blockspalte mit den relevanten Spalteneigenschaften hinzu: Wertreihenfolge (für die Reihenfolge der Blöcke), Läufe pro Block, Designrolle (= Blockierung) und Faktor Änderungen (einfach?).
Ich hoffe, diese erste Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Zwei Blockierungsvariablen für DSD zur Integration von Replikaten und mehreren Probenahmepunkten?Die endgültigen Screening-Designs profitieren von der Faltstruktur, diese Struktur unterliegt jedoch einigen strengen Regeln. Mit Custom Design ist es möglicherweise einfacher, das gewünschte Experiment zu entwerfen. Der DSD ist der Sonderfall von a individuelles Design unter Verwendung des Alias-Optimal-Kriteriums .
Betreff: Zwei Blockierungsvariablen für DSD zur Integration von Replikaten und mehreren Probenahmepunkten?Danke Victor, das war wirklich hilfreich. Ich kann tatsächlich alle Bedingungen und alle Replikationen an allen Tagen messen, was mir eine Fülle von Daten liefert, die ich nicht wegwerfen wollte. Ich habe online eine Vorlesung mit dem Titel „JMP Academic: Analysieren von Funktionsdaten (auch bekannt als Kurvendaten mit JMP Pro)“ gefunden, die auf Ihren Vorschlägen basiert, und ich bin begeistert von den Möglichkeiten. Dieses Tool würde es mir ermöglichen, meine Medienbestandteile nicht nur auf ein einzelnes Ergebnis wie das Wachstum der Zellzahl hin zu analysieren, sondern auch auf äußerst wertvolle Daten zu allen Wachstumsphasen (anfängliche Verzögerungsphase, Wachstumsrate während der exponentiellen Phase, maximale Zelldichte in der stationären Phase, usw.), vorausgesetzt, meine Daten sind von ausreichend hoher Qualität und dicht genug. Wahrscheinlich nützlicher, wenn ich ein RSM erstelle, als in der Screening-Phase, aber es ist spannend!
Vielen Dank auch für Ihre praktischen Tipps, wie ich JMP tatsächlich nutzen kann, um das zu tun, was ich will. Als jemand, der mir nur Google beibringen kann, sind Hinweise, die für erfahrene Benutzer vielleicht offensichtlich erscheinen, sehr dankbar.
Betreff: Zwei Blockierungsvariablen für DSD zur Integration von Replikaten und mehreren Probenahmepunkten?Danke, Mark. Ich mache ein Screening-Experiment, bei dem ich erwarte, dass zumindest einige Faktoren irrelevant sind. Deshalb wollte ich den DSD nutzen, weil er bei wenigen aktiven Effekten in etwas Bedeutenderes zusammenfallen kann. Mir ist klar, dass die von mir vorgeschlagene Lösung, die Tage in einen mehrstufigen kategorialen Faktor umzuwandeln, mich davon abgehalten hätte, ihn zu verwenden, es war keine sehr clevere Idee.
